一種基于圖像處理的方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像處理的方法和處理裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]尿沉渣分析是一種非侵入式檢測，用于計算尿液中的各種有形成分(例如，紅細(xì)胞、白細(xì)胞、管型(CAST)、上皮細(xì)胞、結(jié)晶等)的數(shù)目。
[0003]許多商業(yè)的尿沉渣分析軟件能夠以良好的性能來檢測和計算尿液中的紅細(xì)胞和白細(xì)胞的數(shù)目。但是，對尿液有形成分中的管型進(jìn)行自動檢測是一個有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
[0004]一種典型的尿沉渣檢測技術(shù)是使用顯微鏡系統(tǒng)來對尿液樣本進(jìn)行成像并且使用計算機視覺技術(shù)來分析圖像中的尿液有形成分。圖像的清晰度直接影響軟件分析的性能。雖然許多尿沉渣分析設(shè)備能采用自動調(diào)焦技術(shù)來保證圖像的清晰度，然而，由于顯微鏡系統(tǒng)的景深的限制，圖像上的管型通常仍然很淡和模糊，不容易被發(fā)現(xiàn)，從而很容易引起管型的漏檢。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]考慮到現(xiàn)有技術(shù)的問題，本發(fā)明實施例提供一種基于圖像處理的方法和裝置，其能夠提聞對象的檢測率。
[0006]按照本發(fā)明實施例的一種基于圖像處理的方法，包括:通過對所述第一圖像進(jìn)行下采樣，獲得采樣后的第二圖像；根據(jù)所述第二圖像，利用圖像分割處理查找出所述第一圖像中包含有感興趣對象的圖像區(qū)域。
[0007]其中，所述查找包括:通過使用多個平滑處理級別分別對所述第二圖像進(jìn)行平滑處理，得到多個平滑處理后的第三圖像；通過將所述多個第三圖像中的指定兩兩第三圖像進(jìn)行相減，獲得圖像相減形成的第四圖像；以及，通過對所述第四圖像執(zhí)行圖像分割處理，查找出所述第一圖像中包含有感興趣對象的圖像區(qū)域。
[0008]其中，所述查找包括:通過對所述第二圖像進(jìn)行平滑處理，得到平滑處理后的第五圖像；以及，通過對所述第五圖像執(zhí)行圖像分割處理，查找出所述第一圖像中包含有感興趣對象的圖像區(qū)域。
[0009]其中，所述查找包括:通過對所述第二圖像執(zhí)行圖像分割處理，查找出所述第一圖像中包含有感興趣對象的圖像區(qū)域。
[0010]其中，所述指定兩兩第三圖像是分別使用所述多個平滑處理級別中相鄰的平滑處理級別對所述第二圖像進(jìn)行平滑處理得到的圖像。
[0011]其中，所述方法還包括:計算所述第一圖像中包含有感興趣對象的圖像區(qū)域的指定圖像特征；以及，根據(jù)所計算的指定圖像特征，利用預(yù)先取得的分類器來確定所述圖像區(qū)域所包括的感興趣對象是否屬于指定對象。
[0012]其中，所述第一圖像是對尿液樣本進(jìn)行成像所得到的圖像，所述指定對象是尿沉渣中的管型，以及，所述指定圖像特征包括以下的至少一個:所述圖像區(qū)域中的前景的形狀、所述圖像區(qū)域中的前景的紋理、所述圖像區(qū)域中的前景的灰度、所述圖像區(qū)域中的前景的梯度、以及所述圖像區(qū)域中的前景與背景的差異。
[0013]按照本發(fā)明實施例的一種基于圖像處理的裝置，包括:采樣模塊，用于通過對所述第一圖像進(jìn)行下采樣，獲得采樣后的第二圖像；查找模塊，用于根據(jù)所述第二圖像，利用圖像分割處理查找出所述第一圖像中包含有感興趣對象的圖像區(qū)域。
[0014]其中，所述查找模塊包括:第一處理模塊，用于通過使用多個平滑處理級別分別對所述第二圖像進(jìn)行平滑處理，得到多個平滑處理后的第三圖像；相減模塊，用于通過將所述多個第三圖像中的指定兩兩第三圖像進(jìn)行相減，獲得圖像相減形成的第四圖像；以及，第一檢測模塊，用于通過對所述第四圖像執(zhí)行圖像分割處理，找出所述第一圖像中包含有感興趣對象的圖像區(qū)域。
[0015]其中，所述查找模塊包括:第二處理模塊，用于通過對所述第二圖像進(jìn)行平滑處理，得到平滑處理后的第五圖像；以及，第二檢測模塊，用于通過對所述第五圖像執(zhí)行圖像分割處理，找出所述第一圖像中包含有感興趣對象的圖像區(qū)域。
[0016]其中，所述查找模塊進(jìn)一步用于:通過對所述第二圖像執(zhí)行圖像分割處理，查找出所述第一圖像中包含有感興趣對象的圖像區(qū)域。
[0017]其中，所述指定兩兩第三圖像是分別使用所述多個平滑處理級別中相鄰的平滑處理級別對所述第二圖像進(jìn)行平滑處理得到的圖像。
[0018]其中，所述裝置還包括:計算模塊，用于計算所述第一圖像中包含有感興趣對象的圖像區(qū)域的指定圖像特征；以及，確定模塊，用于根據(jù)所計算的指定圖像特征，利用預(yù)先取得的分類器來確定所述圖像區(qū)域所包括的感興趣對象是否屬于指定對象。
[0019]其中，所述第一圖像是對尿液樣本進(jìn)行成像所得到的圖像，所述指定對象是尿沉渣中的管型，以及，所述指定圖像特征包括以下的至少一個:所述圖像區(qū)域中的前景的形狀、所述圖像區(qū)域中的前景的紋理、所述圖像區(qū)域中的前景的灰度、所述圖像區(qū)域中的前景的梯度、以及所述圖像區(qū)域中的前景與背景的差異。
[0020]從以上可以看出，本發(fā)明實施例的方案利用圖像下采樣技術(shù)來使得圖像中淡的和模糊的對象變得清晰和醒目，使得它們?nèi)菀妆话l(fā)現(xiàn)和被檢測到，因此，本發(fā)明實施例的方案能夠提聞對象的檢測率。
【附圖說明】
[0021]本發(fā)明的其它特征、特點和益處通過以下結(jié)合附圖的詳細(xì)描述將變得更加顯而易見。
[0022]圖1示出了按照本發(fā)明的第一實施例的基于圖像處理的方法的流程圖。
[0023]圖2示出了按照本發(fā)明的第二實施例的基于圖像處理的方法的流程圖。
[0024]圖3示出了按照本發(fā)明的第三實施例的基于圖像處理的方法的流程圖。
[0025]圖4示出了按照本發(fā)明一個實施例的分類方法的流程圖。
[0026]圖5A示出了從對尿液樣本成像所得到的圖像中分割得到的包含管型的圖像區(qū)域。
[0027]圖5B示出了與圖4A所示的圖像區(qū)域?qū)?yīng)的二值化黑白圖像。
[0028]圖6示出了按照本發(fā)明一個實施例的基于圖像處理的裝置的示意圖。
[0029]圖6A示出了按照本發(fā)明一個實施例的查找模塊的示意圖。
[0030]圖6B示出了按照本發(fā)明的另一個實施例的查找模塊的示意圖。
[0031]圖7示出了按照本發(fā)明一個實施例的基于圖像處理的設(shè)備的示意圖。
【具體實施方式】
[0032]在本發(fā)明的實施例中，利用圖像下采樣技術(shù)來使得圖像中淡的和模糊的對象(例如，尿液中的管型等)變得清晰和醒目，使得它們?nèi)菀妆话l(fā)現(xiàn)和被檢測到，從而提高對象的檢測率。
[0033]現(xiàn)在參考圖1，其示出了按照本發(fā)明的第一實施例的基于圖像處理的方法的流程圖。如圖1所示，在方框S100，利用一個或多個不同的下采樣率(例如，以1、2、3、…或η個像素為間隔)分別對圖像P進(jìn)行下采樣，得到一個或多個采樣后的圖像Τ。這里，圖像P可以是對尿液樣本進(jìn)行成像所得到的圖像。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，這里還可以采用其它適當(dāng)?shù)姆绞絹韺D像P進(jìn)行下采樣。
[0034]在方框S104，利用多個具有不同的平滑處理級別的過濾器分別對該一個或多個圖像T中的每一個圖像Ti進(jìn)行平滑處理，得到針對圖像Ti的多個平滑處理后的圖像N。
[0035]在方框S108，將針對圖像Ti的多個圖像N中的指定兩兩圖像N進(jìn)行相減，得到圖像相減后形成的圖像S。這里，該指定兩兩圖像N是分別利用該多個平滑處理級別中相鄰的平滑處理級別對圖像Ti進(jìn)行平滑處理得到的圖像。其中，該指定兩兩圖像N的相減是指這兩個圖像N中相對應(yīng)像素的值進(jìn)行相減。通常，平滑處理級別越高，對象在平滑處理后得到的圖像中的位置偏移其真實位置越遠(yuǎn)。因此，如果相減的兩個圖像所使用的平滑處理級別相差越大，則對象在該兩個圖像中的位置偏移其真實位置的程度相差越大。反之，如果相減的兩個圖像所使用的平滑處理級別相差越小，則對象在該兩個圖像中的位置偏移其真實位置的程度相差越小，那么利用該兩個圖像的相減所形成的圖像來確定包含該對象的圖像區(qū)域的準(zhǔn)確度就越高。
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